Implementaciones en MATLAB de los algoritmos adaptativos para los sistemas de antenas inteligentes

ANTENAS INTELIGENTES
Las antenas inteligentes trabajan con arreglos donde todos los elementos son activos.
Inteligente es el sistema dado que puede interactuar con el medio. Por tanto la inteligencia radica en la posibilidad de variar el patrón de radiación una vez que se ha implementado la antena.
Los sistemas de antenas inteligentes son arreglos de antenas que mediante el control de la fase y la amplitud de la excitación de cada uno de los elementos que conforma el arreglo permite variar la forma del patrón de radiación en tiempo real

Definición
Una antena inteligente es la combinación de un arreglo de antenas (arrays) con una unidad de procesamiento digital de señales (DSP) que optimiza los diagramas de transmisión y recepción dinámicamente en respuesta a una señal de interés en el entorno.
La antena inteligente en vez de disponer de un diagrama de radiación fijo, es capaz de generar o seleccionar haces muy directivos enfocados hacia el usuario deseado, e incluso adaptarse a las condiciones radioeléctricas en cada momento.

Las antenas inteligentes utilizan
Las antenas inteligentes hacen uso de:
• Arreglos de antenas
• Procesamiento de señales en radiofrecuencia
• Procesamiento de señales digitales con el propósito de mejorar la capacidad de los canales y la calidad de los servicios de comunicación, esencialmente de carácter móvil.
Ejemplos:
• Telefonía celular
• Redes inalámbricas
El caso de la telefonía celular
• Consiste en dividir un área geográfica en celdas o células hexagonales en
cuyo centro se encuentra una estación base (EB).
• La EB puede transmitir y recibir señales de RF y establecer un enlace con un usuario (móvil) presente dentro de su área de cobertura.
• Cada EB tiene la capacidad de dar servicio a cierta cantidad de usuarios simultáneamente, y de conectarlos a otros usuarios en la misma o en otras células, o al servicio público de telefonía conmutado

ventajas
Ventajas Potenciales de los sistemas de antenas inteligentes:
Incremento de la zona de cobertura
Reducción de la potencia transmitida
Reducción de la propagación multitrayecto
Reducción del nivel de interferencia
Mejora de la seguridad
Introducción de nuevos servicios
Mayor complejidad de los transceptores
Mayor complejidad de los procedimientos de gestión
Cambios en los métodos de planificación
 

Aplicación de sistemas de antenas inteligentes
El mayor desafío para aplicar sistemas de antenas inteligentes en comunicaciones inalámbricas es la gran cantidad de tráfico y el tiempo disponible para el cálculo complejo involucrado. Sin embargo, la llegada de poderosos y económicos procesadores digitales y el desarrollo de técnicas basadas en software han hecho que los sistemas de antenas inteligentes sean una realidad en sistemas de comunicaciones celulares. La separación espacial se utiliza para diferenciar la señal deseada de las señales interferentes. A través de la ponderación de las señales desde cada antena, se filtran las señales no deseadas. En conformadores de haces adaptativos, los pesos óptimos se calculan iterativamente usando algoritmos complejos.

Los algoritmos adaptativos
Este estudio se enfocó a los algoritmos adaptativos, dadas sus amplias posibilidades de aplicación.
Los algoritmos adaptativos pueden ser clasificados en categorías, basándose en diferentes técnicas.
Las técnicas basadas en información, clasifican los algoritmos de la siguiente manera:
Algoritmos basados en la señal de referencia.
Algoritmos adaptativos ciegos.

Algoritmos adaptativos basados en la señal de referencia
Este tipo de algoritmos se basa en la minimización del error mínimo cuadrado entre la señal recibida y la señal de referencia. Por lo tanto, se requiere que la señal de referencia esté disponible. La señal de referencia tiene una alta correlación con la señal deseada, por ejemplo, el algoritmo SMI (Simple Matriz Inversión), LMS (Least Mean Square) y RLS (Recursive Least Squares).

La respuesta a estos algoritmos será medida por parámetros como la convergencia, la rapidez y error del sistema.
El algoritmo adaptativo de inversión de matriz directa ( DMI ) es un algoritmo de igualación no ciega de canal.

Algoritmos adaptativos ciegos
Estos algoritmos no requieren señal de referencia, generan por sí mismos la señal de referencia requerida desde las señales receptadas, para obtener así la señal deseada.
Las técnicas de igualación ciega, no requieren una fase diferenciada de entrenamiento, sino que utilizan el conocimiento a priori sobre la estadística de la señal transmitida.
El algoritmo adaptativo de modulo constante ( CMA ) es un algoritmo de igualación ciega.

VENTAJAS DE LAS TECNICAS DE IGUALACION CIEGA
Permite emplear protocolos de comunicación más sencillos, por ejemplo, eliminando la necesidad de retransmitir secuencias de entrenamiento tras desvanecimientos en el canal.
Disminuye los problemas de interoperabilidad entre equipos, derivados del uso de distintas secuencias de entrenamiento.
Ahorra ancho de banda en redes de difusión ya que evita intercalar periódicamente secuencias de entrenamiento.

El algoritmo LMS utiliza el conformador de haces adaptativos el cual es una técnica que permite una máxima radiación hacia un usuario deseado y nulos en la dirección de las señales interferentes,

Conformador de haces adaptativos
El conformador de haces adaptativos es una técnica que rige a los arreglos de antenas para lograr una recepción máxima en una dirección específica, estimando la señal de llegada desde la dirección deseada (en presencia de ruido), mientras que las señales de igual frecuencia proveniente de otras direcciones son rechazadas.

Esta técnica requiere el uso de algoritmos (DoA) tanto para la detección de las señales de arribo e interferentes como para la optimización de los pesos que conforman el haz.
El beamformer o conformador procesa las señales recibidas en cada sensor y obtiene a partir de ellas una señal resultante. Como resultado se obtiene una antena con un diagrama de radiación que presenta un haz hacia la dirección de interés.
El control del diagrama de radiación se hace por medio de un algoritmo adaptativo que pretende minimizar una señal de error generada a partir de una referencia en el receptor de la estación base.

Los haces adaptivos en las antenas inteligentes
Las antenas adaptativas presentan varios tipos de señales, entre estas tenemos las siguientes:
Modelo de señales en la antena adaptativa, para una sola onda incidente:
Señal incidente en la antena
Señal captada por cada antena
Señal demodulada en la rama
Señal recibida total
El objetivo del procesado de señal en la antena es conseguir los pesos wi óptimos de forma que se pueda extraer la máxima información de la señal del usuario deseado.
Sobre el modelo anterior se haría el procesado de señal adaptativo en el DSP del receptor que proporcionaría los pesos óptimos.

Los pesos óptimos proporciona
– Punto de vista “antena”: los pesos de alimentación se eligen para que el diagrama de radiación “apunte” a la dirección deseada, mientras que se sitúan nulos en las direcciones de las interferencias.
– Punto de vista “procesado”: la señales recibidas se combinan para que en la señal de salida se maximice (o minimice) cierto parámetro.
– Los criterios pueden ser de: máxima potencia, máxima relación señal ruido, minimización del error cuadrático medio (MMSE), minimización de la tasa binaria de error (MBER).

El procesado puede tener distintos objetivos:

El control puede dirigirse a optimizar una señal conocida en algún aspecto: Referencia temporal o espacial
Cancelar determinadas señales no deseadas dejando pasar otras: Filtrado Espacial
Obtener información de las señales que llegan a la antenas: Detección de Angulo de Llegada